Фил Уиндер. Обучение с подкреплением для реальных задач. Инженерный подход

Книга посвящена промышленно-ориентированному применению обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Объяснено, как обучать промышленные и научные системы решению любых пошаговых задач методом проб и ошибок – без подготовки узкоспециализированных учебных множеств данных и без риска переобучить или переусложнить алгоритм. Рассмотрены марковские процессы принятия решений, глубокие Q-сети, градиенты политик и их вычисление, методы устранения энтропии и многое другое. Данная книга – первая на русском языке, где теоретический базис RL и алгоритмы даны в прикладном, отраслевом ключе.

Издательство: БXB-Петербург
Год: 2023
Формат: PDF
Страниц: 400
Язык: русский

 

Скачать книгу (36,3 МБ):